Intéractivité

Valeurs de pollution polluants

import pandas as pd
from ipyleaflet import Map, TileLayer, GeoJSON, Marker
import ipywidgets as widgets
from IPython.display import display

# Charger le fichier CSV dans un DataFrame
chemin_fichier_csv = 'Mesure_mensuelle_Region_Occitanie_Polluants_Principaux.csv'
df = pd.read_csv(chemin_fichier_csv)

# Créer une colonne 'geometry' avec les coordonnées X et Y sous forme de GeoJSON
df['geometry'] = df.apply(lambda row: {"type": "Point", "coordinates": [row['X'], row['Y']]}, axis=1)

# Valeur seuil
SEUIL_DE_VALEUR_ELEVEE = 23.7  # Définissez votre seuil ici

# Créer une carte avec le service WMTS
carte = Map(center=(43.611015, 3.876733), zoom=9)

# Ajouter une couche WMTS à la carte
wmts_url = "https://services.arcgisonline.com/arcgis/rest/services/World_Imagery/MapServer/WMTS"
wmts_layer = TileLayer(url=wmts_url, name="WMTS Layer")
carte.add_layer(wmts_layer)

# Créer une GeoJSON FeatureCollection à partir des données de votre DataFrame
geojson_data = {
    "type": "FeatureCollection",
    "features": []
}

# Marqueurs pour les valeurs élevées
high_value_markers = []

for index, row in df.iterrows():
    feature = {
        "type": "Feature",
        "geometry": row['geometry'],
        "properties": {"nom_dept": row['nom_dept'], "valeur": row['valeur']}
    }
    geojson_data['features'].append(feature)

    # Ajouter un marqueur si la valeur de pollution est élevée
    if row['valeur'] > SEUIL_DE_VALEUR_ELEVEE:
        marker = Marker(location=(row['Y'], row['X']), draggable=False, title=f"Valeur: {row['valeur']}")
        high_value_markers.append(marker)

# Créer une couche GeoJSON pour les zones polluées
geojson_layer = GeoJSON(data=geojson_data, style={'color': 'red', 'opacity': 0.8, 'weight': 1.5})
carte.add_layer(geojson_layer)

# Ajouter les marqueurs à la carte
# Ajouter les marqueurs à la carte
for marker in high_value_markers:
    carte.add_layer(marker)



# Afficher la carte 
display(widgets.HBox([carte]))

C:\Users\romeo\anaconda3\lib\site-packages\jupyter_client\session.py:718: UserWarning:

Message serialization failed with:
Out of range float values are not JSON compliant
Supporting this message is deprecated in jupyter-client 7, please make sure your message is JSON-compliant

Carte interactive des mesures mensuelles de la région Occitanie des principaux polluants en microgramme par mètre cube

Résultats moyenne, écart typé, valeur max

#pour calculer la valeur seuil 
# Calculer la moyenne et l'écart type des valeurs de pollution
moyenne_pollution = df['valeur'].mean()
ecart_type_pollution = df['valeur'].std()

# Définir le seuil comme la moyenne plus 2 fois l'écart type
seuil_valeur_elevee = moyenne_pollution + 2 * ecart_type_pollution

print("Moyenne de la pollution:", moyenne_pollution)
print("Écart type de la pollution:", ecart_type_pollution)
print("Seuil de valeur élevée:", seuil_valeur_elevee)

Moyenne de la pollution: 23.731417458945568
Écart type de la pollution: 25.289153037830907
Seuil de valeur élevée: 74.30972353460739